基于智能驾驶模拟器的人机交互测试方法与流程

本发明属于hil测试技术领域，具体涉及一种基于智能驾驶模拟器的人机交互测试方法。

背景技术：

hil测试（硬件在环测试）是一种通过搭建测试模型，模拟控制器运行的虚拟工作环境来进行控制器测试的方法，通过改变不同的输入条件，观察控制器的输出，验证控制器各功能逻辑是否按照预期设计要求实现。hil测试可在控制器开发阶段提前开始测试，从而减少问题的泄漏率，降低开发成本。此外hil测试环境便于进行故障注入及部分极限工况测试，可以降低实车故障注入测试带来的风险，缩减测试周期，提高工作效率。hil测试是新能源汽车整车控制策略v流程开发中系统集成测试重要的验证方式。

目前，hil测试系统多用于单控制器的测试，如整车控制器、电池管理系统、电机控制器、车身域控制器等，在部分企业也被应用于纯电动汽车大三电（电控、电机、电池）联合测试。但随着新能源汽车的不断发展，汽车智能化程度进一步提升，智能驾驶座舱研发成为一种大趋势，其中的人机交互功能由于涉及信号种类较多、测试经验匮乏而成为测试难点。

因此，有必要开发一种新的基于智能驾驶模拟器的人机交互测试方法。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种基于智能驾驶模拟器的人机交互测试方法，在智能驾驶模拟器的基础上，联合hil测试台架实现多种类信号的模拟，能完成静态、动态工况下人机交互功能的测试。

本发明所述的一种基于智能驾驶模拟器的人机交互测试方法，包括以下步骤：

步骤1.无线信号基站上位机软件集成：将无线信号基站1的控制界面集成到hil台架试验管理软件的界面中，然后进入步骤2；

步骤2.智能驾驶模拟器被控对象模型建模及模型开环调试：在上位机上对纯电动汽车智能驾驶模拟器被控对象模型进行建模，包括：整车动力学模型、驾驶员模型、电池模型、电机模型、远程交互测试模型、图形测试模型、语音测试模型和动作测试模型；在上位机对整车动力学模型、驾驶员模型、电池模型、电机模型、远程交互测试模型、图形测试模型、语音测试模型和动作测试模型进行开环调试，调试通过后进入步骤3；

步骤3.虚拟控制器建模及虚拟控制器与被控对象进行联合调试：在上位机上对虚拟电池管理系统和虚拟电驱动系统总成控制器进行建模及调试，调试通过后；在上位机上对单个的虚拟控制器及其被控对象模型进行离线闭环调试，包括：虚拟电驱动系统总成控制器与电机模型的离线闭环调试、虚拟电池管理系统与电池模型的离线闭环调试，调试通过后进入步骤4；

步骤4.将调试通过的虚拟控制器及被控对象模型环境切换至hil半实物仿真系统：在上位机上离线仿真通过后，将集成化控制器电气接口与hil电气接口进行配置并将集成化控制器放置在屏蔽箱内，将集成化控制器电气接口与智能驾驶模拟器中被控功能模块的电气接口进行配置，将无线信号基站放置在台架半径1m范围内，进入步骤5；

步骤5.集成化控制器、虚拟控制器及被控对象模型进行联合调试：在上位机上对集成化控制器、虚拟控制器及被控对象模型按照智能驾驶模拟器工作原理进行集成和仿真调试，达到驾驶模拟器可测状态。

进一步，所述步骤2中，针对远程交互测试模型，在试验管理软件中编辑指定无线信号发送至集成化控制器，通过判断集成化控制器输出信号是否符合预期来进行该模型的开环测试；

针对图形测试模型，在试验管理软件中编辑指定图片信号数据流发送至集成化控制器，通过判断集成化控制器输出是否符合预期来进行该模型的开环测试；

针对语音测试模型，在试验管理软件中编辑指定语音信号数据流发送至集成化控制器，通过判断集成化控制器输出是否符合预期来进行该模型的开环测试；

针对动作模型，在试验管理软件中编辑指定动作信号数据流发送至集成化控制器，通过判断集成化控制器输出是否符合预期来进行该模型的开环测试。

进一步，所述步骤5中，集成化控制器、虚拟控制器及被控对象模型进行联合调试通过的标准为：

电控系统涉及到的集成化控制器、全部虚拟控制器及被控对象模型联合调试后不报任何故障，车辆模型能在上位机中正常运行。

本发明具有以下优点：

（1）针对智能驾驶模拟器的人机交互功能进行hil测试设计，能够完善智能驾驶模拟器静态及动态工况下人机交互功能hil测试设计方法的实施。本方法基于智能驾驶模拟器测试环境，借助hil台架及试验管理软件实现车辆模型及功能测试模型的仿真，采取软件和硬件设备对于功能触发涉及到的新型信号比如：触屏信号、图形信号、动作信号、语音信号、电台信号、网络信号、蓝牙信号、导航信号等进行模拟与测试，在产品设计的前期就完成各项功能测试，能够减少质量问题遗漏率，提升产品质量与可靠性。

（2）本方法能够对无线信号功能及性能进行测试，实现对于无线信号频次、波段、制式等的编辑与修改，便于实现更精确的测试，减少极限工况下故障发生概率；此外，在智能驾驶模拟器的基础上还能够实现静态工况及动态工况下人机交互功能相关信号的故障模拟注入、通讯测试和极限工况测试，解决了实车上该类信号测试麻烦、故障注入困难、极限工况测试危险等难点，能够降低问题整改成本，提高开发效率及测试效率。

附图说明

图1为智能驾驶模拟器的人机交互测试原理图；

图2为本发明的逻辑流程图；

图中：1-无线信号基站；2-集成化控制器；3-智能驾驶模拟器；4-台架；5-上位机；6-功能模型；7-线束连接盒；8-屏蔽箱。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步说明。

如图1所示，一种基于智能驾驶模拟器的人机交互测试方法，包括以下步骤：

步骤1．无线信号基站上位机软件集成：将无线信号基站1（该设备为cmw500）的控制界面集成到hil台架试验管理软件（veristand）的界面中，然后进入步骤2。

步骤2.智能驾驶模拟器被控对象模型建模：在上位机5上使用matlab/simulink等软件，对纯电动汽车智能驾驶模拟器3被控对象模型进行建模，包括：整车动力学模型、驾驶员模型、电池模型、电机模型、远程交互测试模型、图形测试模型、语音测试模型和动作测试模型，将以上模型统称为功能模型6。各子系统的模型都是工作机理模型，能够对真实零部件及其传感器、执行器的工作特性进行仿真模拟。

模型开环调试：在上位机5上使用matlab/simulink等软件，对整车动力学模型、驾驶员模型、电池模型、电机模型、远程交互测试模型、图形测试模型、语音测试模型和动作测试模型进行开环测试，调试通过后进入步骤3。其中：针对远程交互测试模型，在试验管理软件中编辑指定无线信号发送至集成化控制器2（集成化控制器2主要用于整车功能控制、扭矩协调、导航功能控制、语音控制、触屏动作控制等智能驾驶相关功能），通过判断集成化控制器2输出信号是否符合预期来进行该模型的开环测试；针对图形测试模型，在试验管理软件中编辑指定图片信号数据流发送至集成化控制器2，通过判断集成化控制器2输出是否符合预期来进行该模型的开环测试；针对语音测试模型，在试验管理软件中编辑指定语音信号数据流发送至集成化控制器2，通过判断集成化控制器2输出是否符合预期来进行该模型的开环测试；针对动作模型，在试验管理软件中编辑指定动作信号数据流发送至集成化控制器2，通过判断集成化控制器2输出是否符合预期来进行该模型的开环测试。

步骤3.虚拟控制器建模：在上位机5上使用matlab/simulink等软件，对虚拟电池管理系统（bms）、虚拟电驱动系统总成控制器（eds）进行建模及调试，调试通过后进入虚拟控制器与被控对象进行联合调试。

虚拟控制器与被控对象进行联合调试：在上位机5上使用matlab/simulink等软件，对单个的虚拟控制器及其被控对象模型进行离线闭环调试，包括：虚拟电驱动系统总成控制器（eds）与电机模型的离线闭环调试、虚拟电池管理系统（bms）与电池模型的离线闭环调试，调试通过后进入步骤4；

步骤4.将调试通过的虚拟控制器及被控对象模型环境切换至hil半实物仿真系统：将集成化控制器2通过线束转接盒7与台架进行连接，将集成化控制器2放置在屏蔽箱8内进行无线信号屏蔽，将集成化控制器2控制功能输出信号线通过线束转接盒7与智能驾驶模拟器3的被控功能模块连接，将无线信号基站1放置在台架4半径1m范围内，进入步骤5。

步骤5.集成化控制器、虚拟控制器及被控对象模型进行联合调试：上位机5上使用matlab/simulink等软件，对集成化控制器2、虚拟控制器及被控对象模型按照智能驾驶模拟器3工作原理进行集成和仿真调试。

其中：电控系统联合调试（即集成化控制器、虚拟控制器及被控对象模型进行联合调试）通过的标准为：电控系统涉及到的集成化控制器2、全部虚拟控制器及被控对象模型联合调试后不报任何故障，车辆模型可以在上位机5中正常运行；

调试通过后，基于智能驾驶模拟器3的人机交互测试方法设计完成。

通过上位机5操作无线信号基站5、台架4能够实现静态及动态人机交互功能测试，能够在智能驾驶模拟器3环境下完成多种工况下语音信号、图形信号、动态信号、无线信号的响应测试，并验证语音识别、人脸识别、环境识别、手势识别、导航功能及热点功能等相关功能项。

人机交互测试涉及人-车-机三个对象的多种操作，本方法将影像娱乐、汽车导航、无线通讯等功能集成一体进行联合测试，分别对人-车-机三个对象的行为进行模拟及分析，用于实现触屏识别、语音识别、人脸识别、手势识别的功能项及无线通讯功能的集成测试与验证。此hil测试设计方法按照实车线束及真实控制器、执行器所在位置进行布置，对被控对象、相关执行器及传感器进行集成，对各个功能项进行建模搭建闭环测试系统。此hil测试系统能够在试验室环境下对智能驾驶模拟器静态及动态工况下人机交互功能进行测试。一方面能够完成多种工况下语音信号、图形信号、动态信号、无线信号的响应测试，另一方面能够验证语音识别、人脸识别、环境识别、手势识别、导航功能及热点功能等功能项；该方法为智能驾驶模拟器静态及动态工况人机交互功能提供了一种新的测试手段。